从CES 2016看自动驾驶的技术趋势

在今年的 CES 还没开始之前，「自动驾驶」就被公认为是这次的主旋律之一，实际也确实是这么回事，对于汽车厂商和供应商来说，不拿出和自动驾驶相关的东西，相当于白来 CES 一趟。

所以，围绕自动驾驶他们说了很多，也展示了很多，于是可能你会在很多文章里看见这样的句子：「自动驾驶是这次 CES 的主角，而且也是未来几年的趋势。」

这话没错，但是说了等于没说。GeekCar 更关心的是，通过这次 CES，自动驾驶到底在技术层面展示出了什么样的趋势？或者说，实现完全自动驾驶的「方法论」到底是怎样的？

总体来说有三个方面的变化：

1. 硬件方面，传感器不再「高高在上」。

2. 感知方面，对于「定位」、「地图」的理解更加深入。

3. 决策方面，车辆处理能力、深度学习能力强化。

为了让大家对于自动驾驶的基本工作原理有一个直观的了解，在这儿先用一个图示简单说明（图片来自英伟达在 CES 的演讲 keynote）。从图上可以看出，上面提到的几个方面，基本上包括了自动驾驶的关键技术点。

硬件：传感器不再“高高在上”

激光雷达在自动驾驶里起到感知周围环境的作用，很多人觉得，动辄七八万美元的激光雷达会是影响自动驾驶普及的一个重要阻碍，但是在这次 CES 上，Quanengy 发布了世界上第一款用于自动驾驶的固态激光雷达，这个雷达不能 360 度扫描，也不是 64 线而是 8 线，但是换来的却是成本的大幅降低（200 美元左右），而且更加小型化。

所以，原来像花盆一样立在车顶的激光雷达，终于能装在其它位置了，比如车的四角。更低的成本意味着可以在一辆车上装更多的激光雷达。

另外福特也在这次 CES 上宣布，他们会把 Velodyne 最新推出的车用激光雷达装在自己的自动驾驶测试车上。

激光雷达本身就可以做到这么便宜，Quanengy 的产品相当于还原了问题的本质。激光雷达成本越低，也就会被装到更多的车里，对于自动驾驶的发展，肯定是有好处的一件事。

但是也有不依赖雷达的自动驾驶方案，比如供应商麦格纳这次就展示了依赖单目摄像头开发的自动驾驶方案，他们的目的是想让更多廉价车型也能具备这种功能，虽然是比较初级的自动驾驶（更像是自适应巡航），但是至少证明不依赖测距雷达实现自动驾驶是可行的。